код специальности искусственный интеллект

Компьютерная лингвистика и искусственный интеллект

Код направления подготовки

Наименование направления подготовки/специальности

Вступительные испытания и минимальные баллы

Прием иностранных граждан

Создание интеллектуальных систем и устройств является ключевым трендом развития IT-области. Крупнейшие ИТ-компании (Google, Microsoft, IBM, Facebook, Яндекс) ведут активные разработки по созданию интеллектуальных сервисов и агентов, опираясь на междисциплинарные исследования в области машинного обучения, компьютерной лингвистики, нейронаук, когнитологии, информатики и психологии. В программе CLAIM мы сочетаем изучение широко распространенных методов ИИ и инженерии знаний (нейронные сети, генетические алгоритмы, методы глубокого машинного обучения и обработки больших данных, экспертные системы, data mining, text mining) и авторских разработок Ведущей научной школы России в области психолингвистики.

Во время обучения вы можете выбрать проектно-исследовательскую специализацию, направленную на изучение методов обработки естественного языка (Cognizer), разработку жестомимического интерфейса (SurdoJet), изучение музолингвальных и других перспективных когнитивных технологий.

Мы приглашаем вас присоединиться к команде исследователей и разработчиков прорывных технологий в области искусственного интеллекта.

Магистерская программа спроектирована и развивается в рамках направления «NeuroNet» Национальной технологической инициативы и Федерального проекта «Искусственный Интеллект» Национальной программы «Цифровая экономика».

Программа допускает составление индивидуальных образовательных траекторий и программ обучающихся, что позволяет учесть индивидуальные особенности магистрантов, реальность их жизненных ситуаций и обстоятельств, интересы работодателей и др. особенности реализации высшего образования.

Одной из важнейших особенностей программы является ее привязанность к конкретным проектам, которые реализуются штатными и приглашенными членами научно-педагогического коллектива. Будучи привязанными к конкретным проектам, программы ограничены не только сроком их реализации, но и сроками выполнения проектов. Программа реализуется в сроки проведения проекта, и после его завершения заканчивается. Фактически разработка или обновление магистерской программы сводится к созданию или обновлению учебно-методической надстройки над некоторым научно-исследовательским проектом.

Проекты, на основе которых осуществляется программа, представляют собой научно-исследовательские и опытно-конструкторские разработки, выполняемые коллективом ученых и специалистов, связанных с какой-либо организацией (компания, промышленное предприятие, НИИ и т.п.) или специально созданным коллективом единомышленников исполнителей работ по научному гранту, финансируемому какой-либо организацией.

Проект должен являться инновационным, иметь конкретную цель и задачи. В процессе его выполнения должен создаваться наукоемкий интеллектуальный продукт, имеющий научную новизну, практическую ценность и значимость, нацеленный на получение экономически и социально эффективных актуальных для науки и промышленности решений.

Программа имеет высокий уровень ресурсной обеспеченности — кадровой, учебно-методической (научно-образовательной) и информационной. Программа реализуется в рамках научной школы «Информационные технологии семиотики, лингвистики, когнитологии». Основной педагогический ресурс программ представлен Научно-образовательным кластером Компьютерной лингвистики и искусственного интеллекта (НОК CLAIM)

В составе коллектива, представляющего научную школу, 11 кандидатов технических наук, один Лауреат премии Президента РФ в области образования, средний возраст — 35 лет. 9 членов коллектива являются руководителями IT компаний или их подразделений. В составе коллектива 8 аспирантов и соискателей ученых степеней.

За последние годы по тематике магистерской программы членами коллектива опубликовано: 20 монографий и учебных пособий, более 300 научных статей. Выполнены 25 научных проектов. Защищено 18 кандидатских диссертаций. Выполнено более 70 дипломных проектов и магистерских диссертаций.

Источник

Программирование и искусственный интеллект

ПАСПОРТ ПРОГРАММЫ

Программа магистратуры нацелена на подготовку специалистов под действующую отрасль в реальном секторе экономики с поддержкой одним или несколькими предприятиями.

01.04.02 Прикладная математика и информатика

Технологии разработки информационных систем

Технологии разработки программного обеспечения

код специальности искусственный интеллект. Смотреть фото код специальности искусственный интеллект. Смотреть картинку код специальности искусственный интеллект. Картинка про код специальности искусственный интеллект. Фото код специальности искусственный интеллект

ДОКУМЕНТЫ

ПАРТНЕРЫ ПРОГРАММЫ

ОПИСАНИЕ ПРОГРАММЫ

Учебный процесс ведется по углубленной программе. Большинство практических дисциплин преподают ведущие специалисты компаний-разработчиков программного обеспечения (Яндекс, Mail.ru Group, JetBrains, DevExperts и др.). К чтению курсов привлекаются лучшие преподаватели вузов Санкт-Петербурга.

Среди студентов большое число победителей всероссийских и международных олимпиад по математике, информатике и программированию. Выпускников высоко оценивают российские и зарубежные компании. Студенты и аспиранты, которые принимают участие в научных исследованиях, получают специальные стипендии и выигрывают гранты. Их научные статьи публикуются в зарубежных изданиях, индексируемые Web of Science и Scopus.

Программа ориентирована на наиболее способных студентов, что позволяет вести обучение на глубоком теоретическом и практическом уровне. Фундаментальные знания в области теоретической информатики (computer science), непрерывной и дискретной математики преподаются известными специалистами в соответствующих дисциплинах. В практической части уделяется внимание разработке программного обеспечения и современным информационным технологиям. Занятия этой части проводятся представителями индустрии.
В образовательной программе выделены две специализации:

Выпускники ОП «Программирование и искусственный интеллект» являются востребованными специалистами не только в Санкт-Петербурге и России, но и за рубежом. Студенты имеют возможность участвовать в исследованиях, проводимых в рамках международной научной лаборатории «Компьютерные технологии» и проходить практику в ведущих компаниях-разработчиках программного обеспечения, таких как Яндекс, JetBrains, Mail.ru Group, Одноклассники, Wärtsilä. Знания и опыт, полученные в результате обучения, позволяют выпускникам становиться ведущими исследователями в таких областях, как программная инженерия, машинное обучение и бионформатика. Многие выпускники становятся ведущими специалистами и руководителями в области разработки программного обеспечения, в том числе, открывают собственные стартапы.

АКТУАЛЬНОСТЬ И ЗНАЧИМОСТЬ ПРОГРАММЫ

Программа рассчитана на абитуриентов с высоким уровнем подготовки в сфере Computer Science, что позволяет вести обучение на углубленном теоретическом и практическом уровне. В практической части уделяется внимание разработке программного обеспечения и современным информационным технологиям.

ЦЕЛЬ ПРОГРАММЫ

Цель нашей образовательной программы — подготовка высококвалифицированных и востребованных рынком специалистов в области информатики и программной инженерии. В результате освоения программы выпускники должны быть готовы как к проведению научных исследований в информатике и смежных областях, так и к внедрению полученных навыков на практике в рамках работы в компаниях по разработке программного обеспечения.

ДИСЦИПЛИНЫ

Верификация программного обеспечения

Курс раскрывает базовые алгоритмы современных методов доказательства и автоматической проверки работоспособности программного и аппаратного обеспечения. Освоение курса позволит получить теоретические знание и практические навыки, необходимые для разработки верификаторов и анализаторов кода. Курс ведётся выпускником кафедры КТ.

Современная теория информации

Курс посвящен основным принципам, лежащим в основе алгоритмов сжатия данных без потерь и с потерями. Освоение курса позволит не только понять, как работают существующие архиваторы, кодеки изображений и видеоинформации, но и получить необходимые навыки для разработки новых алгоритмов сжатия. Курс преподаётся сотрудником МНЦ Компьютерные Технологии.

Методы математической статистики в научных и инженерных исследованиях

Курс даёт полное понимание глубокого обучения, начиная со способов построения простейших линейных моделей, заканчивая архитектурами с последних конференций по машинному обучению. С помощью этого курса можно научиться строить глубокие нейронные сети с нуля. По результатам курса, студенты напишут свой фреймворк для глубокого обучения. Курс преподаётся сотрудником JetBrains

Криптография

Курс даёт понимание основных криптографических примитивов такие как протоколы шифрования, генераторы хеш-функций, блокчейн и криптовалюты. На практике же обсуждаются результаты последних лет в области криптографии. Курс преподаётся исследователем в области криптографии.

Обработка и анализ данных

Курс позволяет обучиться обработке данных, полученных из социальных сетей. В отличие от данных классического машинного обучения, в социальные сети имеют специальную структуру, которую можно и нужно использовать для более эффективной обработки. Курс преподаётся сотрудниками МНЦ Компьютерные технологии.

Управление проектами в информационных технологиях

Курс ориентирован на разработчиков программного обеспечения и посвящен тому, как разработать и вести проект от начала до его конца. На курсе рассказывается про все этапы, которые предстоит пройти, а также обучают правильно оформлять документацию, соответствующую всем требованиям современного IT-сообщества.

Алгоритмы и структуры данных (углубленный курс)

В этом курсе раскрываются продвинутые алгоритмы и структуры данных. Рассматриваются различные быстрые поисковые структуры данных, как Van-Emde Boas деревья, X- и Y- trie, и тому подобные. Также рассказывается про персистентные структуры данных и алгоритмы в разных моделях, такие как стриминговая модель и модель внешней памяти. Курс преподают чемпионы мира по программированию.

Разработка мобильных приложений (Специализация «Технологии разработки информационных систем»)

Курс вводит в разработку мобильных приложений под операционную систему Android. В результате курса каждый студент напишет нетривиальное приложение, который не стыдно вписать в резюме.

Технологии разработки информационных систем (Специализация «Технологии разработки информационных систем»)

Курс раскрывает подробности того, как реализовать свой движок поисковой системы. Поисковая система включает в себя очень много важных составных частей из разных областей Computer Science, таких как индексация, ранжирование, лингвистическая обработка текстов, и фильтрация спама.

Технологии и инструменты построения языковых процессоров (Специализация «Технологии разработки программного обеспечения»)

Курс раскрывает как классические, так и современные подходы к построению интерпретаторов и компиляторов. Освоение курса позволит получить теоретические знания и практические навыки, необходимые для разработки новых языков программирования и создания реализаций уже существующих. Курс ведется преподавателями из JetBrains.

Управление качеством разработки программного обеспечения (Специализация «Технологии разработки программного обеспечения»)

Курс раскрывает классические и современные подходы к тестированию реальных систем. Освоение курса позволит студентам научиться правильно и удобно тестировать сложнейшие системы, что является очень важным качеством для высококвалифицированного разработчика.

Программирование на языке Kotlin (Специализация «Технологии разработки информационных систем»)

Курс даёт введение в и покрывает все особенности нового языка программирования Kotlin, разработанного выпускниками кафедры КТ в компании JetBrains. Kotlin становится популярным для разработки сложнейших систем. Как результат, студенты научатся пользоваться этим языком, а также остальной инфраструктурой, которая была специально разработана для него.

Прикладной искусственный интеллект

Курс посвящён методам решения практических задач анализа данных, с которыми сталкиваются современные специалисты по машинному обучению. Под руководством преподавателей и с использованием самых современных инструментов для анализа данных, студенты будут решать различные задачи из областей компьютерного зрения, анализа текстов и анализа социальных сетей. Курс преподаётся сотрудниками МНЦ Компьютерные технологии.

Современные проблемы прикладной математики и информатики

Курс знакомит с актуальными методиками разработки программного обеспечивания такими как Agile, Test Driven Development и т.д. Благодаря этому курсу, студенты могут без проблем влиться в процесс разработки в IT-компании. Курс преподаётся выпускником кафедры КТ, основавшим собственную компанию.

Математические модели комплексов программ (Специализация «Технологии разработки программного обеспечения»)

Курс раскрывает структурный подход к разработке программного обеспечения. на примере языка UML, который позволяет описывать связь различных компонент системы друг с другом. В дальнейшем результат проектирования планомерно переводится на нужный язык программирования с нужными зависимостями.

Источник

Информатика и вычислительная техника. Искусственный интеллект

код специальности искусственный интеллект. Смотреть фото код специальности искусственный интеллект. Смотреть картинку код специальности искусственный интеллект. Картинка про код специальности искусственный интеллект. Фото код специальности искусственный интеллект

Направление готовит специалистов в области разработки и эксплуатации информационных систем, систем управления и систем поддержки принятия решений с широким использованием технологий искусственного интеллекта для различных отраслей промышленности и сервиса.

Основные данные для поступающих

Код специальности09.03.01
КвалификацияБакалавр
Формы обучения и количество местКоличество мест для приёма
Период обучения4 года + 2 года в магистратуре
Выпускающие факультетыФакультет компьютерных технологий и информатики
Вступительные испытания (ЕГЭ)Математика, Русский язык, Физика или Информатика
Проходной балл
очная форма обучения (бюджет)
средний за 3 последних года
254

Из процесса обучения

код специальности искусственный интеллект. Смотреть фото код специальности искусственный интеллект. Смотреть картинку код специальности искусственный интеллект. Картинка про код специальности искусственный интеллект. Фото код специальности искусственный интеллект

код специальности искусственный интеллект. Смотреть фото код специальности искусственный интеллект. Смотреть картинку код специальности искусственный интеллект. Картинка про код специальности искусственный интеллект. Фото код специальности искусственный интеллект

код специальности искусственный интеллект. Смотреть фото код специальности искусственный интеллект. Смотреть картинку код специальности искусственный интеллект. Картинка про код специальности искусственный интеллект. Фото код специальности искусственный интеллект

код специальности искусственный интеллект. Смотреть фото код специальности искусственный интеллект. Смотреть картинку код специальности искусственный интеллект. Картинка про код специальности искусственный интеллект. Фото код специальности искусственный интеллект

код специальности искусственный интеллект. Смотреть фото код специальности искусственный интеллект. Смотреть картинку код специальности искусственный интеллект. Картинка про код специальности искусственный интеллект. Фото код специальности искусственный интеллект

код специальности искусственный интеллект. Смотреть фото код специальности искусственный интеллект. Смотреть картинку код специальности искусственный интеллект. Картинка про код специальности искусственный интеллект. Фото код специальности искусственный интеллект

Подготовка студентов

Подготовка студентов по профилю «Искусственный интеллект» включает в себя изучение дисциплин базовой и профильной подготовки.

В рамках освоения дисциплин базовой подготовки студенты изучают математику, физику, языки и технологии программирования, алгоритмы и структуры данных, принципы организации вычислительных систем и баз данных, основы сетевых технологий и защиты информации – все это является необходимым фундаментом для изучения дисциплин профильной подготовки.

Начиная со второго курса, у студентов появляется возможность самостоятельно выбирать себе для изучения часть дисциплин, формируя, таким образом, уникальную образовательную траекторию, максимально отвечающую их интересам и потребностям.

Выпускающие кафедры

Инфраструктура

На кафедре ВТ открыты два учебно-научных центра.

Учебно-научный центр программных систем и технологий обеспечивает проведение научных исследований, организацию и проведение учебных курсов, связанных с созданием создание методов, алгоритмов и программных систем в рамках основных тенденций и технологических трендов для различных областей применения.

В состав центра входят учебно-научные лаборатории распределенных технологий искусственного интеллекта, цифровой обработки сигналов и сигнальных процессоров, безопасности информационных технологий, параллельных вычислительных технологий, анализа данных и процессов, распределенных систем, сетевых технологий, Big Data, лаборатория технологий Интернета вещей.

Лаборатории центра оснащены современным компьютерами, измерительными средствами и специализированным оборудованием фирм IBM, NXP, Huawei, Миландр, а также соответствующими оригинальными программными средствами поддержки разработок на базе микроконтроллеров и процессоров обработки сигналов, в том числе для мобильных устройств, работающих в среде Internet of Things (IoT).

Учебно-научный центр микросистемных компьютерных технологий ориентирован на проведение научных исследований и практических разработок в области создания, применения и сопровождения средств вычислительной техники на современной элементной базе – сверхбольших интегральных схемах и системах на кристалле и обеспечивает освоение студентами современных и перспективных методик и технологий проектирования систем на кристалле, базирующихся на новейших системах автоматизированного проектирования, а также вопросов создания и развития таких систем.

В состав центра входят: УНЛ микросистемных диагностических технологий, УЛ систем на кристалле, класс проектирования систем на ПЛИС, класс проектирования цифровых устройств и систем.

Лаборатории центра оснащены учебно-отладочными средствами фирм Altera и Xilinx, а также оригинальными прототипными платами на базе микросхем программируемой логики.

На кафедре ВТ также имеется УНЛ интеллектуальных систем и технологий управления знаниями и учебный класс магистерской подготовки.

Где и кем работают выпускники

Уровень и содержание подготовки таково, что, как правило, студенты имеют оплачиваемую работу уже на 3-4 курсах, а практически все выпускники имеют интересные предложения в плане трудоустройства.

По имеющейся статистике более 80 % выпускников работают по специальности. Основные предприятия и организации, в которых проводятся практики во время обучения и в которых работают выпускники направления «Информатика и вычислительная техника»: ОАО «Аквамарин», ОАО «НИИ ПС» («Научно-исследовательский институт программных средств»), «Научно-инженерный центр Санкт-Петербургского электротехнического университета», ОАО «Концерн «Океанприбор», «Моторола ЗАО»; Google (в Санкт-Петербурге); «Концерн «РТИ системы», ОАО «Интелтех», ОАО «НИИ «Вектор», ОАО «Концерн «НПО «Аврора», ОАО «Авангард», ОАО «Концерн «Гранит-Электрон», ОАО «Светлана», Концерн «ЦНИИ «Электроприбор»; ФГУП «НИИ командных приборов», ОАО «Техприбор», «ВНИИРА» и другие отечественные и зарубежные предприятия.

Практики

По итогам прохождения практики многие студенты получают работу на условиях неполной занятости и могут совмещать её с обучением в вузе.

Результаты освоения программ

В результате освоения учебной программы выпускники получают широкую подготовку в области вычислительной техники и технологий искусственного интеллекта. Они умеют проектировать, программировать и эксплуатировать вычислительные системы различного назначения (медицинские, автономного транспорта, агротехнологические и другие).

Выпускники владеют современными методиками разработки и тестирования ПО, имеют фундаментальные знания об архитектуре вычислительных систем, распределённых систем, аппаратных платформ искусственного интеллекта, реконфигурируемых систем программируемой логики.

Уникальность подготовки заключается в комплексном подходе к изучению вычислительных систем. Выпускники хорошо знают как аппаратную архитектуру и аппаратные особенности различных платформ, так и современные и методы и приёмы создания эффективного ПО для этих платформ. Знания, полученные нашими выпускниками в ходе обучения в бакалавриате, позволяют как успешно продолжить обучение в магистратуре, так и получить работу в ведущих российских или международных компаниях.

Подготовка студентов

Подготовка студентов по направлению «Информатика и вычислительная техника» включает две составляющих: базовую (общую) подготовку и подготовку по одному из двух профилей.

Базовая подготовка предусматривает изучение: вычислительной и дискретной математики; принципов организации современных ЭВМ и систем; языков и технологии программирования, включая объектно-ориентированное программирование; средств компьютерной графики; способов построения баз данных и баз знаний; сетевых технологий и способов построения сетей ЭВМ; методов защиты компьютерной информации.

Подготовка студентов по профилю 09.03.01-01 «Искусственный интеллект» осуществляется кафедрой ВТ.

Выпускники получают фундаментальную и общетехническую подготовку, соответствующую требованиям предприятий, работающих в сфере информационных технологий. Выпускники способны разрабатывать и эксплуатировать вычислительные и информационные системы различного назначения.

В процессе обучения студенты изучают вопросы:

Подготовка студентов по профилю 09.03.01-03 «Компьютерное моделирование и проектирование» осуществляется кафедрой САПР. Обучение предполагает освоение вопросов организации, комплексирования и адаптации к конкретным условиям применения сложных программно-технических систем (САПР), ориентированных на автоматизацию проектных работ; изучение их математического, программного, лингвистического, информационного и технического обеспечений; знакомство с проблемами построения моделей объектов проектирования, использования элементов искусственного интеллекта. Особенностью подготовки по данному профилю в СПбГЭТУ является ориентация, в основном, на САПР в области электроники.

Выпускающие кафедры

Инфраструктура

На кафедре ВТ открыты два учебно-научных центра.

Учебно-научный центр программных систем и технологий обеспечивает проведение научных исследований, организацию и проведение учебных курсов, связанных с созданием создание методов, алгоритмов и программных систем в рамках основных тенденций и техно-логических трендов для различных областей применения.

В состав центра входят учебно-научные лаборатории цифровой обработки сигналов, микроконтроллеров и процессоров ЦОС, безопасности информационных технологий, параллельных вычислительных технологий, анализа данных и процессов, распределенных систем, сетевых технологий, Big Data, лаборатория технологий Интернета вещей.

Лаборатории центра оснащены современным компьютерами, измерительными средствами и специализированным оборудованием фирм IBM, NXP, Motorola, Huawei, Миландр, а также соответствующими оригинальными программными средствами поддержки разработок на базе микроконтроллеров и процессоров обработки сигналов, в том числе для мобильных устройств, работающих в среде Internet of Things (IoT).

Учебно-научный центр микросистемных компьютерных технологий ориентирован на проведение научных исследований и практических разработок в области создания, применения и сопровождения средств вычислительной техники на современной элементной базе – сверхбольших интегральных схемах и системах на кристалле и обеспечивает освоение студентами современных и перспективных методик и технологий проектирования систем на кристалле, базирующихся на новейших системах автоматизированного проектирования, а также вопросов создания и развития таких систем.

В состав центра входят: УНЛ микросистемных диагностических технологий, УЛ систем на кристалле, класс проектирования систем на ПЛИС, класс проектирования цифровых устройств и систем.

Лаборатории центра оснащены учебноотладочными средствами фирм Altera и Xilinx, а также оригинальными прототипными платами на базе микросхем программируемой логики.

На кафедре ВТ также имеется УНЛ интеллектуальных систем и технологий управления знаниями и учебный класс магистерской подготовки.

На кафедре САПР работают современные учебные лаборатории: программного обеспечения САПР, информационного обеспечения САПР, дистанционного обучения, микросхемотехники, микропроцессорных средств САПР.

Кафедра САПР имеет два учебно-научных центра:

Кафедра САПР имеет филиал на базе Центра информационных технологий в проектировании (ЦИТП) РАН, обеспечивающий подготовку кадров и проведение фундаментальных научных исследований в сотрудничестве с Российской академией наук.

ФКТИ участвует в программе Microsoft DreamSpark, что позволит иметь возможность использовать программные продукты корпорации Microsoft для образовательной деятельности.

Где и кем работают выпускники

Уровень и содержание подготовки таково, что, как правило, студенты имеют оплачиваемую работу уже на 3-4 курсах, а практически все выпускники имеют интересные предложения в плане трудоустройства.

Типовые позиции, которые предлагаются выпускнику направления ИВТ:

По имеющейся статистике более 80 % выпускников работают по специальности. Основные предприятия и организации, в которых проводятся практики во время обучения и в которых работают выпускники направления «Информатика и вычислительная техника»: ОАО «Аквамарин», ОАО «НИИ ПС» («Научно-исследовательский институт программных средств»), «Научно-инженерный центр Санкт-Петербургского электротехнического университета», ОАО «Концерн «Океанприбор», «Моторола ЗАО»; Google (в Санкт-Петербурге); «Концерн «РТИ системы», ОАО «Интелтех», ОАО «НИИ «Вектор», ОАО «Концерн «НПО «Аврора», ОАО «Авангард», ОАО «Концерн «Гранит-Электрон», ОАО «Светлана», Концерн «ЦНИИ «Электроприбор»; ФГУП «НИИ командных приборов», ОАО «Техприбор», «ВНИИРА» и другие отечественные и зарубежные предприятия.

Основная цель программы

Профиль подготовки 09.03.01-01 «Искусственный интеллект»

Подготовка специалистов в области разработки и эксплуатации вычислительных и информационных систем различного назначения, имеющих углубленную подготовку в одной из следующих областей: по вопросам проектирования ЭВМ и проблемно-ориентированных систем, а также программного обеспечения (администрирование операционных систем, программирование в среде Linux, промышленное программирование).

Профиль подготовки 09.03.01-03 «Компьютерное моделирование и проектирование»

Подготовка специалистов в области разработки и эксплуатации систем автоматизированного проектирования (САПР) и информационной поддержки изделий, а также в области программного обеспечения автоматизированных систем, способного проектировать и применять сложные программно-технические системы, ориентированные на автоматизацию проектных работ; их математического, программного, лингвистического, информационного и технического обеспечений; построения моделей объектов проектирования и использова-ния элементов искусственного интеллекта. Особенностью подготовки по данному профилю является ориентация, в основном, на САПР в области электроники и использование в процессе обучения технологий виртуальных инструментов (VI-технологий).

Практики

В ходе прохождения обучения в бакалавриате для студентов предусмотрено прохождение трех практик, которые организуются:

По итогам прохождения практики многие студенты трудоустраиваются на условиях неполной занятости и могут совмещать трудовую деятельность с обучением в ВУЗе.

Результаты освоения программы

Источник

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *